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增强黑色素瘤预后：人工智能驱动的肿瘤浸润淋巴细胞定量优于传统病理学
本研究表明，与传统的病理学家方法相比，人工智能算法在黑色素瘤中对肿瘤浸润淋巴细胞的评估更具可重复性和预后相关性，为改善临床决策提供了有希望的工具。
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人工智能检测的肿瘤浸润淋巴细胞作为晚期黑色素瘤抗PD-1治疗的生物标志物：临床证据与转化视角
常规组织学中人工智能检测的肿瘤浸润淋巴细胞能够独立预测接受抗PD-1治疗的晚期黑色素瘤患者的反应和生存，优于手动评分，并提供一个可及的免疫检查点抑制剂疗效生物标志物。
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利用人工智能诊断性传播感染和肛门生殖器皮肤病：系统评价和荟萃分析的见解
人工智能在从临床图像中识别猴痘和其他肛门生殖器条件方面表现出高准确性，但在临床应用前仍存在显著的研究空白和验证需求。
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利用人工智能通过心电图增强完全性心脏传导阻滞风险预测
AIRE-CHB，一种新型的人工智能增强心电图模型，显著提高了对新发完全性心脏传导阻滞的预测能力，优于传统的双束支阻滞评估，并在风险分层和管理中展现出临床应用潜力。
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使用人工智能增强水交换结肠镜检查中腺瘤检测：来自两项中心随机试验的见解
一项多中心试验表明，将基于人工智能的计算机辅助检测与水交换结肠镜检查结合使用，可以显著增加每次结肠镜检查中检测到的腺瘤数量，而不会延长手术时间或增加非肿瘤性病变的检测。
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评估人工智能增强的肌电图报告：来自随机对照试验的见解
一项随机对照试验评估了人工智能辅助框架在电诊断报告解读中的应用，发现与标准医生报告相比没有显著改善，但强调了常规病例中潜在的工作流程优势。
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利用人工智能进行个性化抑郁症治疗：来自AID-ME集群随机试验的见解
AID-ME试验表明，基于人工智能的临床决策支持系统显著提高了中度至重度主要抑郁症的缓解率，并加速了症状改善。
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评估Diagnocat AI：在CBCT扫描中检测磨牙根尖透射影的准确性
一项评估基于AI的平台Diagnocat的研究显示，该平台在检测非根管治疗磨牙的根尖透射影方面具有高敏感性但中等特异性。根管治疗后的准确性降低，强调了临床医生监督的重要性。
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在外科教育中利用人工智能：基于深度语言学习模型的模拟提升本科生病史采集技能
一项随机对照试验表明，将基于深度语言学习模型（DLM）的模拟整合到外科培训中，显著提高了高年级医学生的病史采集技能和沟通信心。
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提高牙科诊断：人工智能在检测根尖周透射影中的作用
一项随机对照试验表明，人工智能辅助适度提高了牙医在诊断根尖周透射影（PRs）时的准确性，主要通过减少假阳性，对初级临床医生尤其有益，并促使治疗决策更加保守。
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利用人工智能驱动的模拟患者提高医学生外科病史采集技能：一项随机对照试验
这项随机试验表明，使用深度语言学习模型作为模拟患者可以显著提高高年级医学生在临床轮转期间的外科病史采集技能和自信心。
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利用人工智能：基于大型语言模型的对话代理在短视频应用试验中减少年轻人的抑郁和焦虑
一项为期28天的随机对照试验表明，基于大型语言模型训练的对话型AI通过在短视频应用中集成对话干预，有效减少了年轻人的轻度抑郁和焦虑症状。
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结肠镜检查中的人工智能辅助光学诊断：确保安全同时减少不必要的息肉切除术
一项随机试验表明，通过人工智能辅助光学诊断保留小的非肿瘤性结直肠息肉与系统性切除一样安全有效，支持更少侵入性的结肠镜检查策略。
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人工智能革新制药：从药物发现到临床应用的智能创新
人工智能正在显著改变制药研发，通过加速药物发现、配方设计和临床试验，为行业带来新的机遇和挑战，特别是在中国。
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驾驭未来：人工智能在增强同行评审中的作用
人工智能有望缓解同行评审面临的挑战，提高效率和质量，同时保留人类监督，以确保科学出版的公平性和完整性。
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人工智能工具在药学学生OSCE表现和焦虑中的作用
一项随机试验评估了人工智能生成的学习材料，结果显示对药学学生的客观结构化临床考试成绩或考试焦虑水平没有显著影响，强调了进一步研究长期教育成果的必要性。
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AI与家庭医生：评估ChatGPT-4o对常见初级保健查询的回答
本研究比较了ChatGPT-4o和家庭医生在回答200个常见初级保健问题上的表现，揭示了AI在适当性、准确性、全面性和同理心方面的优越性能，突显了其在提升初级保健方面的潜力。
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FDA 批准 ArteraAI Prostate：首个用于局部前列腺癌管理的人工智能驱动软件
ArteraAI Prostate 是首个获得 FDA 批准的人工智能驱动多模态软件，为局部前列腺癌提供个性化临床决策支持，提高治疗精确性并减少过度治疗的风险。
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推进乳腺癌检测：人工智能识别乳房X光片中漏诊的间期癌
最近的一项研究表明，人工智能系统可以在乳房X光片上检测出放射科医生漏诊的间期乳腺癌，这可能改善乳腺密度较高的女性的早期诊断和筛查结果。
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澳大利亚报告：医疗人工智能在立法与监管中的七大安全与可靠性挑战
本报告是澳大利亚政府针对医疗健康领域中安全、负责任的人工智能（AI）立法与监管审查的最终成果。在全球人工智能技术浪潮席卷各行各业的背景下，医疗健康领域因其数据的敏感性、决策的攸关性以及对人类福祉的直接影响，成为AI应用中最受关注也最具挑战性的领域之一。本报告系统性地审视了澳大利亚现有的法律框架，并通过广泛的公众咨询收集了各方利益相关者的意见。其核心目标是评估AI技术在医疗领域的应用对现行法律法规带来的冲击，识别现有立法中存在的差距与不足，并探索非监管措施在促进技术健康发展中的